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"신약개발, AI 활용 필요하나 개발비 한계"
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"신약개발, AI 활용 필요하나 개발비 한계"
  • 의약뉴스 정흥준 기자
  • 승인 2018.04.21 06:06
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제바협 배영우 위원...전자의무기록 공유 등 동력 필요

신약개발에 AI를 활용할 경우 초기 연구개발의 실패율을 낮출 수 있지만, 국내 제약사의 매출액 및 연구개발비의 규모가 작아 한계가 있다는 지적이 나왔다.

이와 관련 어제(20일) 대한약학회 춘계학술대회에서 제약바이오협회 배영우 4차산업전문위원(사진)은 신약개발에서의 AI 활용에 대한 필요성을 강조했다.

배영우 위원은 “제약산업의 1인당 연구개발 투자는 모든 산업분야에서 1위이고, 모든 제조 산업 평균의 12배 이상”이라며 “돈을 많이 투자하고 있는데 리스크도 상당히 높아 효과성·효율성을 인공지능으로 제고하자는 논의가 이뤄지고 있다”고 말했다.

이어 배 위원은 “초기 연구개발 시기에 과학적 근거를 통해 연구가설을 도출함으로써 초기 신약후보약물의 성공 가능성이 향상될 수 있을 것”이라며 “현재 국제적으로도 신약개발 인공지능 기업들이 상당수인데, 아직까지 다들 오래되지 않은 기업들이다”라고 말했다.

따라서 국내에서는 해당 기업들이 무엇을 하고 있는지에 대해 예의주시할 필요가 있다는 의견이다.

머크의 경우 신약개발 인공지능 기업인 아톰와이즈(Atomwise)사의 아톰넷(Atomnet)을 이용해 후보물질을 탐색하고 있다. 암, 신경질환, 항바이러스제, 항생제의 후보물질을 탐색하는데 사용되며, 많은 양의 표적 및 데이터를 학습해 패턴을 규명하기도 한다.

또한 얀센의 경우 베네볼렌트 AI(Benevolent AI)와 새로운 임상 단계 약물 후보물질에 대한 독점 라이센스를 체결했다.

베넬볼렌트 AI는 보다나은 표적 선택, 화합물 최적화, 생물학적 개체와 비정형 문헌 간의 수억개의 연관성 분석 등의 역할을 하고 있다.  

그러나 국내 제약사의 경우 매출액의 규모가 적어 상대적으로 연구개발비가 낮은 한계가 있다는 설명이다.

배 위원은 “국내 대형 제약사를 중심으로 신약 연구개발 투자규모는 지속적인 증가세지만, 매출액의 규모가 상대적으로 적어 연구개발비는 낮은 수준”이라며 “하지만 국내 제약 산업계는 보건의료 빅데이터의 활용과 신약개발에서의 인공지능 활용에 대한 기대가 증가하고 있다”고 말했다.

또 바이오마커 발굴로 약물 효용성이 높은 환자군을 식별하는데 인공지능 활용에 기대를 걸고 있다는 의견이다.

배 위원은 “아울러 인공지능 신약 개발 벤처기업이 등장하고 있다”며 “이에 따라 전문가들은 국내 전자의무기록을 공유하는 것에 대해 필요성을 공감하고 있고, 향후 공개된다면 급속도로 성장할 것으로 전망된다”고 말했다.

여기에는 약학 전문가들의 역할도 필요하다는 주장이다. 배 위원은 “AI에 정보를 넣을 때 입력데이터와 라벨링이 있어야하는데, 이 라벨링을 통해 인공지능을 학습시켜야 한다”며 “ 때문에 IT기술과 데이터에 대한 해석능력이 함께 필요하고 이와 관련 약학 전문가들의 역할이 중요하다”고 덧붙였다.

 

 


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